# Looker Studioにおける同一フィールドのグループ化と集計の方法

## 目次

1. はじめに

2. Looker Studioとは

3. 同一フィールドのグループ化の必要性

4. フィールドのグループ化手順

   1. データソースの選択

   2. 計算フィールドの作成

   3. 条件付きルールの設定

5. 繰り返しパターンのあるデータの集計

6. 集計データの視覚化

7. 注意点

8. まとめ

## 1. はじめに

Looker Studioを使用する際、データを効果的に分析するためには、同一フィールドをグループ化し、これを基に集計を行うことが重要です。この記事では、Looker Studioでの同一フィールドのグループ化と効果的な集計方法について詳しく解説します。

## 2. Looker Studioとは

Looker Studioはビジネスインテリジェンスおよびデータアナリティクスツールであり、ユーザーがドラッグ＆ドロップでインタラクティブなレポートとダッシュボードを作成することができます。Looker Studioはさまざまなデータソースに接続し、リアルタイムでのデータ分析を可能にします。

## 3. 同一フィールドのグループ化の必要性

複数のデータポイントを効率的に分析するうえで、同一特性を持つフィールドをグループ化することは重要です。例えば、異なる製品カテゴリに基づいて売上データをグループ化することで、どのカテゴリが最も収益を生み出しているかを迅速に把握できます。このようなグループ化により、データの整合性を確保しつつ、ビジネスの意思決定を支援することが可能です。

## 4. フィールドのグループ化手順

### 4.1 データソースの選択

データをグループ化する前に、適切なデータソースを選択する必要があります。Looker Studioにデータソースを追加し、フィールドを選択します。

### 4.2 計算フィールドの作成

計算フィールドを用いることで、同一フィールドをグループ化できます。計算フィールドを作成する際には、必要に応じて以下のようなIF関数やCASE文を使用します。これにより、フィールドの値に基づいて異なるグループを作成することが可能となります。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4.3 条件付きルールの設定

条件付きルールを用いることで、特定の条件に基づいたフィールドのグループ化を実施します。複数の条件式を組み合わせることで、より柔軟なグループ化を設計できます。

## 5. 繰り返しパターンのあるデータの集計

繰り返しパターンを持つデータを集計する場合、グループ化したフィールドを用いることで簡便に集計が可能です。これにより特定の期間、商品カテゴリ、地域といったさまざまな切り口でのデータの傾向を把握します。

## 6. 集計データの視覚化

Looker Studioでは様々なグラフやチャートを用いてデータを視覚化できます。以下はフィールドをグループ化し、集計したデータの例を示す円グラフです。

![img](/mosaic-code.jpg)

円グラフを作成することで、各カテゴリの割合を視覚的に理解することが可能となります。

## 7. 注意点

データのグループ化や集計を行う際には、データの整合性やプライバシーに十分注意を払う必要があります。特に、個人情報を扱うデータセットに関しては法令遵守が求められます。

## 8. まとめ

Looker Studioでのフィールドのグループ化と集計は、データ分析を効率化し、ビジネス上の洞察を導き出すための強力な手法です。これを利用することで、データを単なる数値の集合から価値ある情報へと変えることができます。データソースの選択や計算フィールドの作成を通じて、必要な視覚的なインサイトを得る手順を理解し、実践することが重要です。

# Looker Studioにおける同一フィールドのグループ化と集計の方法

## 目次

1. はじめに

2. Looker Studioとは

3. 同一フィールドのグループ化の必要性

4. フィールドのグループ化手順

   1. データソースの選択

   2. 計算フィールドの作成

   3. 条件付きルールの設定

5. 繰り返しパターンのあるデータの集計

6. 集計データの視覚化

7. 注意点

8. まとめ

## 1. はじめに

Looker Studioを使用する際、データを効果的に分析するためには、同一フィールドをグループ化し、これを基に集計を行うことが重要です。この記事では、Looker Studioでの同一フィールドのグループ化と効果的な集計方法について詳しく解説します。

## 2. Looker Studioとは

Looker Studioはビジネスインテリジェンスおよびデータアナリティクスツールであり、ユーザーがドラッグ＆ドロップでインタラクティブなレポートとダッシュボードを作成することができます。Looker Studioはさまざまなデータソースに接続し、リアルタイムでのデータ分析を可能にします。

## 3. 同一フィールドのグループ化の必要性

複数のデータポイントを効率的に分析するうえで、同一特性を持つフィールドをグループ化することは重要です。例えば、異なる製品カテゴリに基づいて売上データをグループ化することで、どのカテゴリが最も収益を生み出しているかを迅速に把握できます。このようなグループ化により、データの整合性を確保しつつ、ビジネスの意思決定を支援することが可能です。

## 4. フィールドのグループ化手順

### 4.1 データソースの選択

データをグループ化する前に、適切なデータソースを選択する必要があります。Looker Studioにデータソースを追加し、フィールドを選択します。

### 4.2 計算フィールドの作成

計算フィールドを用いることで、同一フィールドをグループ化できます。計算フィールドを作成する際には、必要に応じて以下のようなIF関数やCASE文を使用します。これにより、フィールドの値に基づいて異なるグループを作成することが可能となります。

```plaintext

CASE

  WHEN [Product Category] = "Electronics" THEN "Electronics"

  WHEN [Product Category] = "Clothing" THEN "Apparel"

  ELSE "Others"

END

```

### 4.3 条件付きルールの設定

条件付きルールを用いることで、特定の条件に基づいたフィールドのグループ化を実施します。複数の条件式を組み合わせることで、より柔軟なグループ化を設計できます。

## 5. 繰り返しパターンのあるデータの集計

繰り返しパターンを持つデータを集計する場合、グループ化したフィールドを用いることで簡便に集計が可能です。これにより特定の期間、商品カテゴリ、地域といったさまざまな切り口でのデータの傾向を把握します。

## 6. 集計データの視覚化

Looker Studioでは様々なグラフやチャートを用いてデータを視覚化できます。以下はフィールドをグループ化し、集計したデータの例を示す円グラフです。

```plaintext

// データ例: カテゴリ別売上

+---------------------+--------+

| Category            | Sales  |

+---------------------+--------+

| Electronics         | 5000   |

| Apparel             | 3000   |

| Home & Living       | 2000   |

+---------------------+--------+

```

円グラフを作成することで、各カテゴリの割合を視覚的に理解することが可能となります。

## 7. 注意点

データのグループ化や集計を行う際には、データの整合性やプライバシーに十分注意を払う必要があります。特に、個人情報を扱うデータセットに関しては法令遵守が求められます。

## 8. まとめ

Looker Studioでのフィールドのグループ化と集計は、データ分析を効率化し、ビジネス上の洞察を導き出すための強力な手法です。これを利用することで、データを単なる数値の集合から価値ある情報へと変えることができます。データソースの選択や計算フィールドの作成を通じて、必要な視覚的なインサイトを得る手順を理解し、実践することが重要です。

Looker Studioにおける同一フィールドのグループ化と集計の方法

目次

続きを読むには単価診断を受けてください（30秒）